금융 서비스에서의 AI: 고객 경험에 AI 에이전트의 힘을 활용하기

금융 서비스 기업들은 지속적으로 뛰어난 고객 경험(CX)을 제공하는 데 있어 고유한 과제에 직면해 있습니다. 오늘날 고객들은 문의에 대한 신속하고 개인화된 답변을 기대하며, 계정 상태 또는 기타 관련 정보에 대한 사전 알림을 안전하게 전달받기를 바라는 경우가 점점 늘고 있습니다. 데이터 사일로, 시스템 복잡성, 규정 준수와 같은 문제는 고객들에게 별로 중요하지 않습니다.

다행히도 인공지능(AI)은 고객 기대에 부응하기 위해 CX를 개선하는 동시에 서비스 제공에 방해가 되는 문제를 방지하는 수단을 제공합니다. 올해 초에 Metrigy에서 실시한 AI for Business Success: 2025-26 글로벌 연구에서 알 수 있듯이, 금융 서비스 기업들은 AI 활용을 주저하지 않고 있습니다. 실제로, 연구는 금융 서비스 부문이 일반적으로 AI를 도입하는 데 있어 다른 분야보다 앞서 나가고 있으며, 측정 가능한 성과 향상을 보여주고 있음을 밝혀냈습니다. 

대부분의 금융 서비스 기업이 고객 및 직원과의 상호작용에 AI를 널리 도입했을 뿐만 아니라, 80.6%의 기업은 고객 상호작용 채널에도 AI를 적용하고 있습니다. 2026년 또는 그 이후로 고객 대면 사용 사례에 AI를 도입하는 것을 미루고 있는 비율은 5.4%에 불과합니다.

고객 중심의 가상 AI 음성 및 텍스트 에이전트, 특히 고급 대화형 및 생성형 AI 에이전트는 금융 서비스 기업이 단순한 Q&A 기능을 넘어설 수 있도록 하는 획기적인 변화를 가져오고 있습니다. 

복잡한 레거시 시스템과 고객 사이에 위치한 AI 에이전트는 컨텍 센터 인프라를 많은 비용을 들여 전면적으로 점검하지 않고도 완벽하게 현대적인 경험을 제공할 수 있습니다. Metrigy의 연구에 따르면 참여한 금융 서비스 기업들 사이에서 가상 AI 에이전트의 도입률이 높은 것으로 나타났습니다. 67.7%가 이미 AI 텍스트 에이전트를, 59.1%는 AI 음성 에이전트를 사용하고 있으며, 나머지 거의 모든 기업들은 두 에이전트를 모두 로드맵에 포함했거나 평가 중입니다.

가상 AI 에이전트는 전화 및 기타 실시간 에이전트 상담을 효과적으로 처리할 수 있을 뿐만 아니라, 계정 관리, 영업 및 보안과 같은 기능에 직접적인 영향을 미치는 복잡한 거래 작업을 처리하는 데도 유용합다. 금융 서비스에서 고객을 대면하는 가상 AI 에이전트의 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 자동화된 고객 서비스 및 계정 관리: 이 기본적인 사용 사례는 콜 센터의 업무량과 비용을 획기적으로 줄여줍니다. 가상 에이전트는 계정 잔액 , 최근 거래 내역 및 지점 위치 확인과 같은 일상적인 문의를 즉시 처리합니다. 또한 청구서 결제, 계좌 간 자금 이체 및 정기 결제 예약을 포함한 안전하고 간단한 거래 지원을 제공합니다. 카드 소지자의 경우, 가상 에이전트는 직불 또는 신용 카드의 잠금 또는 잠금 해제 요청, 분실 또는 도난 카드 신고 및 PIN 변경을 관리할 수 있습니다. 
• 개인 맞춤형 금융 가이드 및 영업: 가상 에이전트는 머신 러닝과 고객 데이터를 활용하여 맞춤형 조언을 사전에 제공할 수 있습니다. 거래 내역을 분석하여 지출 및 예산에 대한 인사이트를 제공하고, 고객이 저축 목표를 달성하는 데 도움이 되는 팁을 제공할 수 있습니다. 영업에서 중요한 점은 가상 AI 에이전트가 고객의 프로필과 지출 습관에 따라 고금리 저축 계좌나 새 신용카드와 같은 매우 관련성 높고 개인 맞춤형 제품 추천을 생성할 수 있다는 점입니다. 비정상적인 지출이나 임박한 신용카드 결제에 대한 사전 알림 기능도 흔히 제공됩니다.
• 복잡한 프로세스 간소화: 많은 금융 기관에서 가상 AI 에이전트는 서류 작업이 많은 프로세스를 간소화합니다. 예를 들어, 가상 에이전트는 대출 및 주택담보대출 신청의 초기 단계를 안내하고, 기본 자격 요건에 대한 질문에 답변하면서 실시간으로 예비 자격 심사에 필요한 문서를 수집할 수 있습니다. 마찬가지로 가상 에이전트는 보험 고객이 청구를 시작하고, 상태를 확인하고, 정책 관련 질문에 대한 답변을 얻을 수 있도록 지원할 수 있습니다.
• 보안 및 사기 방지: 이 경우, 가상 AI 에이전트는 잠재적인 보안 위협에 대해 고객과 즉시 소통할 수 있습니다. 여기에는 의심스러운 활동이 감지되면 아웃바운드 음성 또는 문자 에이전트를 통해 사전 사기 알림을 보내 고객이 거래를 확인하거나 차단하도록 안내하는 것이 포함됩니다. 또한 AI는 민감한 계정 기능에 대한 접근을 허용하기 전에 안전한 다단계 본인 인증을 수행합니다.

이러한 기능을 통해 금융 서비스 기업은 가상 에이전트를 사용하여 실시간 에이전트 지원 없이도 컨텍 센터 상호작용의 42.5%를 해결할 수 있습니다.

금융 서비스 기업들은 Metrigy가 연구에서 평가한 4가지 비즈니스 성공 지표에서 가장 높은 개선을 보고했으며, AI를 활용하면 이 부문에서 최고 수준의 고객 경험(CX)과 상당한 재정적 이익을 가져올 수 있음을 보여줍니다. AI의 성공을 측정하는 금융 서비스 기업들 사이에서, 성과 지표와 관련된 개선 사항은 다음과 같습니다.

• 78%의 기업이 CX를 위한 AI 구현을 통해 CSAT 개선을 측정하여 평균적으로 41%의 증가를 달성했습니다.
• 72%의 기업이 매출 성장을 측정하여 평균적으로 36%의 증가를 보고했습니다.
• 71%의 회사가 직원 생산성 향상을 측정하여 평균 39%의 증가를 보고했습니다.
• 63%의 회사가 운영비를 측정하여 평균적으로 29% 감소했습니다.

또한, 금융 서비스 기업들은 빠르게 실질적인 수익을 얻고 있습니다. 72%에 가까운 기업들이 현재 AI를 통해 긍정적인 투자 수익률(ROI)을 달성했다고 답했으며, 13.5%는 향후 12개월 이내에 ROI 달성을 기대하고 있습니다. 가치의 신속한 실현은 이 분야에서 AI 통합의 시급성과 성공을 강조합니다. 약 3분의 2의 금융 서비스 기업이 이미 AI 사용을 광범위하게 평가하고 있습니다. 즉, 모든 또는 대부분의 비즈니스에서 AI를 활용하고 있으며, 특히 고객 서비스/컨텍 센터는 오늘날 AI의 혜택을 가장 많이 받는 분야 중 하나입니다. 

궁극적으로, 연구 대상인 대부분의 금융 서비스 회사에서 AI 기술 구매 결정은 이사회나 C-레벨 임원에게 달려 있으며, 이는 이러한 이니셔티브가 미션 크리티컬한 성격을 지니고 있음을 시사합니다. 

긍정적인 변화를 이끌고 기업 전반의 효율성을 높이기 위해, 금융 서비스 기업의 44.1%는 이미 AI 우수 센터(CoE)를 보유하고 있으며, 53.8%는 이를 계획하고 있습니다. AI CoE를 구축하는 것은 금융 서비스 기업들이 조직 전반에 걸쳐 AI의 유용성을 극대화하는 데 특히 효과적인 방법입니다. 공유된 전문 지식, 공동의 목표, 체계적인 거버넌스를 통해 규정 준수를 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

금융 서비스 분야의 기업들은 이미 가상 음성 및 텍스트 에이전트를 포함한 AI가 탁월한 고객 경험을창출하는 데 기여하는 가치를 인정하고 있습니다. Metrigy의 AI for Business Success 연구에서도 명확히 보이듯이, AI 지출은 상승세에 있으며 2026년까지 지속될 것입니다. 당사 연구에 따르면 이 분야의 AI 기술 지출은 2025년에 29.2%, 2026년에 36.1% 증가할 것으로 예상됩니다. 가상 에이전트뿐만 아니라 에이전트 지원, 에이전틱 AI, 대화 분석 등과 함께 성장이 예상되는 분야입니다.

오늘날 대부분의 금융 서비스 기업들은 가상 에이전트의 업무 중심적 역할에 더 큰 가치를 두고 있지만, 단순히 고객 문의에 대응하는 방식에서 벗어나는 방향으로 전환될 것으로 예상됩니다. 가상 에이전트는 대출 신청 처리 및 사기 사건 해결 과정 전체를 포함하여 위에서 논의된 복잡한 다단계 금융 워크플로를 자율적으로 계획하고 실행할 수 있는 보다 능동적인 AI 에이전트로 거듭날 것입니다.

Zoom Virtual Agent는 에이전틱 AI로 구동되어, 사람이 없이도 모든 셀프 서비스 상호작용을 개인적이고, 유용하며, 인간적인 것처럼 느끼게 해줍니다. 개인 맞춤형 Zoom Virtual Agent 데모 또는 다른 Zoom CX를 받아 얼마나 빠르게 라이브로 전환할 수 있는지 확인해 보세요.